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公開番号2024071175
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-05-24
出願番号2022181989
出願日2022-11-14
発明の名称最適化装置、最適化方法、および、プログラム
出願人株式会社東芝,東芝エネルギーシステムズ株式会社
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類G06Q 50/06 20240101AFI20240517BHJP(計算;計数)
要約【課題】イジングマシンを用いて分散電源の組合せの最適化計算をより効率的に行う。
【解決手段】実施形態の最適化装置は、分散電源から分散電源情報を受信する分散電源情報受信部と、分散電源情報に基づいて、計算対象の分散電源を絞り込むための二次二値最適化問題を生成する絞り込み問題生成部と、二次二値最適化問題をQUBO問題に変換するQUBO問題生成部と、イジングマシンを用いてQUBO問題を解くことで計算対象の分散電源を絞り込んだ計算結果であるイジングマシン解を出力するイジングマシン実行部と、イジングマシン解に基づいて、計算対象の分散電源のうちの2つずつの対応付けを行った結果であるマッチング解を生成するマッチング決定部と、マッチング解を、当該マッチング解に対応する記分散電源に送信するマッチング情報送信部と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
３以上の分散電源から電力の受け渡しを行う２つずつの前記分散電源の対応付けを行うマッチングを実行する最適化装置であって、
前記分散電源から分散電源情報を受信する分散電源情報受信部と、
前記分散電源情報に基づいて、計算対象の前記分散電源を絞り込むための二次二値最適化問題を生成する絞り込み問題生成部と、
前記二次二値最適化問題をＱＵＢＯ（Quadratic Unconstrained Binary Optimization）問題に変換するＱＵＢＯ問題生成部と、
イジングマシンを用いて前記ＱＵＢＯ問題を解くことで計算対象の前記分散電源を絞り込んだ計算結果であるイジングマシン解を出力するイジングマシン実行部と、
前記イジングマシン解に基づいて、計算対象の前記分散電源のうちの２つずつの対応付けを行った結果であるマッチング解を生成するマッチング決定部と、
前記マッチング解を、当該マッチング解に対応する前記分散電源に送信するマッチング情報送信部と、を備える最適化装置。
続きを表示（約 1,800 文字）【請求項２】
前記分散電源は、電気自動車と、前記電気自動車に電力を供給する充電設備と、の２種類であり、
前記二次二値最適化問題は、前記充電設備および前記電気自動車の位置情報と、前記電気自動車の充電有無を表す２値変数および前記充電設備の使用有無を表す２値変数を用いて前記電気自動車と前記充電設備の組合せ使用時に生じるコストの合計値の最小化もしくは利益の合計値の最大化を目的とする目的関数と、前記電気自動車の充電電力の合計値が所定の交通需要を満たすという制約条件と、前記充電設備ごとの充電器の台数に関する制約条件と、を含む請求項１に記載の最適化装置。
【請求項３】
前記分散電源は、再生可能エネルギー発電機と、蓄電池と、の２種類であり、
前記二次二値最適化問題は、前記再生可能エネルギー発電機の使用有無を表す２値変数および前記蓄電池の使用有無を表す２値変数を用いて前記再生可能エネルギー発電機と前記蓄電池の組合せ使用時に生じるコストの合計値の最小化もしくは利益の合計値の最大化を目的とする目的関数を含む、請求項１に記載の最適化装置。
【請求項４】
前記交通需要は、計算対象時間帯における前記電気自動車の電力需要、または、前記電力需要をもとに計算された推奨される充電電力量を表し、
前記絞り込み問題生成部は、前記電力需要を、蓄積された過去の交通統計情報に基づき推定する、請求項２に記載の最適化装置。
【請求項５】
前記絞り込み問題生成部は、前記充電設備ごとの充電器の台数に関する制約条件を緩和した所定の緩和制約条件を用いて、前記二次二値最適化問題を生成する、請求項２に記載の最適化装置。
【請求項６】
前記二次二値最適化問題における定数の将来時刻における値を予測する将来定数予測部を、さらに備え、
前記将来定数予測部は、前記定数の現在時刻における値、および、前記分散電源情報受信部から受信した前記分散電源情報に基づいて、前記定数の将来時刻における値を予測する、請求項１に記載の最適化装置。
【請求項７】
前記電気自動車と前記充電設備の組合せ使用時に生じるコストは、前記電気自動車の現在地点から前記充電設備までの走行時に発生する消費電力および／または前記充電設備における充電費用である、請求項２に記載の最適化装置。
【請求項８】
前記マッチング決定部は、前記イジングマシン実行部で絞り込んだ前記分散電源の情報に基づき、絞り込んだ前記分散電源に関する目的関数および制約条件を含む最適化問題を生成し、最適化問題を解くことで前記マッチング解を生成する、請求項１に記載の最適化装置。
【請求項９】
前記マッチング決定部は、前記イジングマシン実行部で絞り込んだ前記分散電源の情報に基づき、前記分散電源の組合せ使用時に生じるコストに基づいて前記マッチング解を逐次生成しつつ、制約違反が発生している対象の前記分散電源をマッチング対象から除外する処理を繰り返し実行することで、前記マッチング解を生成する、請求項１に記載の最適化装置。
【請求項１０】
３以上の分散電源から電力の受け渡しを行う２つずつの前記分散電源の対応付けを行うマッチングを実行する最適化装置による最適化方法であって、
前記分散電源から分散電源情報を受信する分散電源情報受信ステップと、
前記分散電源情報に基づいて、計算対象の前記分散電源を絞り込むための二次二値最適化問題を生成する絞り込み問題生成ステップと、
前記二次二値最適化問題をＱＵＢＯ問題に変換するＱＵＢＯ問題生成ステップと、
イジングマシンを用いて前記ＱＵＢＯ問題を解くことで計算対象の前記分散電源を絞り込んだ計算結果であるイジングマシン解を出力するイジングマシン実行ステップと、
前記イジングマシン解に基づいて、計算対象の前記分散電源のうちの２つずつの対応付けを行った結果であるマッチング解を生成するマッチング決定ステップと、
前記マッチング解を、当該マッチング解に対応する前記分散電源に送信するマッチング情報送信ステップと、を備える最適化方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、最適化装置、最適化方法、および、プログラムに関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、再生可能エネルギー発電機（太陽光発電機等）（以下、「再エネ」とも称する。）、蓄電池、ＥＶ（Electric Vehicle：電気自動車）、ＥＶ充電設備（以下、「充電設備」とも称する。）等の分散電源が多く導入されている。また、多くの分散電源を組合せて使うことがある。例えば、以下の（１１）～（１３）のような場合である。
【０００３】
（１１）複数の分散電源を統合制御して１つの発電所のように機能させる仮想発電所（ＶＰＰ：Virtual Power Plant）を運用する場合
（１２）複数のＥＶと複数の充電設備があって、各ＥＶが充電する充電設備を選定する場合
（１３）複数の再エネと複数の蓄電池があって、各再エネによる発電電力を充電する対象の蓄電池を選定する場合
【０００４】
そして、これらの場合にコストが発生するときには、低コストの組合せを選択するというニーズがある。（１２）の場合のコストとは、例えば、ＥＶが充電設備まで走行することによる消費電力である。また、（１３）の場合のコストとは、例えば、再エネから発電電力を蓄電池まで送るときの送電線利用料（託送コスト）である。
【０００５】
上述の組合せの最適化計算を行う場合、考えられる組合せの数が多いと、従来のアルゴリズムでは実用的な時間で低コストの組合せを得ることができない場合がある。そこで、従来のアルゴリズムよりも短時間で低コストの組合せを得ることができるイジングマシンを活用することが考えられる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来のイジングマシンを用いた手法では、例えば、上述の（１２）について、ＥＶと充電設備が数千ずつになると、実用的な時間で低コストの組合せを得ることができない場合がある。
【０００７】
そこで、本発明が解決しようとする課題は、イジングマシンを用いて分散電源の組合せの最適化計算をより効率的に行うことができる最適化装置、最適化方法、および、プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
実施形態の最適化装置は、３以上の分散電源から電力の受け渡しを行う２つずつの前記分散電源の対応付けを行うマッチングを実行する最適化装置であって、前記分散電源から分散電源情報を受信する分散電源情報受信部と、前記分散電源情報に基づいて、計算対象の前記分散電源を絞り込むための二次二値最適化問題を生成する絞り込み問題生成部と、前記二次二値最適化問題をＱＵＢＯ問題に変換するＱＵＢＯ問題生成部と、イジングマシンを用いて前記ＱＵＢＯ問題を解くことで計算対象の前記分散電源を絞り込んだ計算結果であるイジングマシン解を出力するイジングマシン実行部と、前記イジングマシン解に基づいて、計算対象の前記分散電源のうちの２つずつの対応付けを行った結果であるマッチング解を生成するマッチング決定部と、前記マッチング解を、当該マッチング解に対応する前記分散電源に送信するマッチング情報送信部と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
図１は、第１実施形態の最適化装置等の全体構成を示す機能ブロック図である。
図２は、第１実施形態の最適化装置による計算内容の説明図である。
図３は、第１実施形態の最適化装置による処理を示すフローチャートである。
図４は、図３のステップＳ１の詳細を示すフローチャートである。
図５は、図３のステップＳ４の詳細の第１の例を示すフローチャートである。
図６は、図３のステップＳ４の詳細の第２の例を示すフローチャートである。
図７は、第２実施形態の最適化装置等の全体構成を示す機能ブロック図である。
図８は、第２実施形態における交通需要の算出に関する説明図である。
図９は、第３実施形態の概要を模式的に示す図である。
図１０は、従来技術の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の最適化装置、最適化方法、および、プログラムの実施形態（第１実施形態～第３実施形態）について、図面を参照して説明する。なお、第２実施形態以降の説明では、それまでの実施形態と同様の事項についての説明を適宜省略する。
（【００１１】以降は省略されています）

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